本文主要是用PyTorch来实现一个简单的回归任务。
编辑器：spyder
1.引入相应的包及生成伪数据
import torch
import torch.nn.functional as F # 主要实现激活函数
import matplotlib.pyplot as plt # 绘图的工具
from torch.autograd import Variable
# 生成伪数据
x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1, 1, 100), dim =
（2020.03.24）
使用颜色映射（http://matplotlib.org/）
颜色映射时一系列颜色，它们从起始颜色渐变到结束颜色。在可视化中，颜色映射用于突出数据的规律。
模块pyplot内置了一组颜色映射。要使用这些颜色映射，你需要告诉pyplot该如何设置数据集中每个点的颜色。
x_values = list(range(1,1001))
y_values = [x**2 for x in x_values]
plt.scatter(x_values,y_values,c=y_va
matplotlib.pyplot Notebook
由于使用emacs-org进行编辑，为方便暂且使用英文
Table of Contents
basic point
basic elements
line graph
axis:
line
markers
method 1
method 2
method 3
legend, label and title
grid
get attributes
histogram
return
instance
pie chart
instance
bar
莫烦pytorch教程的CNN代码的一些旧版的修改
作为一个代码小白，最近在学习莫烦的pytorch教程，因为时间比较长了，有些地方需要做一些修改，写个日记记录下我的笔记。
导入包和数据预处理
import torch
import torch.nn as nn
import torch.utils.data as Data
import torchvision
import matplotlib.pyplot as plt
torch.manual_seed(1)
#超参数设置
EPOCH =
